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提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******
近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。
全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。
统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。
相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。
该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。
与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。
该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。
学术支持
中国农业科学院作物科学研究所
记者
宋雅娟
全都飞不了？FAA电脑故障致全美航班受影响******
中新网1月11日电 综合报道，当地时间11日上午，美国联邦航空管理局(FAA)表示，因电脑系统故障，美国各地的航班受到影响。
图片来源：美国全国广播公司(NBC)报道截图美国全国广播公司(NBC)援引一位匿名消息人士称，故障发生后，美国所有航班停飞。
“由于空中任务通知系统‘失灵’，整个美国空中系统都受到影响，”FAA在其官网通知中写道。“技术人员目前正在努力恢复系统。”
据悉，空中任务通知系统主要向参与飞行操作的员工提供关键的安全操作信息通知。
另据美国有线电视新闻网(CNN)报道，美国联合航空公司表示已暂时推迟所有国内航班。
美国航班跟踪网站Flightaware数据显示，截至美东时间11日早上6:45左右，美国境内及往返美国的国际航班，共计约1200架航班被推迟，约93架航班被取消。
目前该系统尚未恢复，航班中断仍在继续。
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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